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CNC机床中的机器人自动化：评论
摘要：机器人技术和自动化显着转化了计算机数值控制（CNC）加工操作，提高生产力，精度和效率。机器人用于加载和卸载原材料，工件和完成的零件到CNC机器。他们可以有效处理重型组成部分，减少了手动劳动的需求，并最大程度地减少了受伤的风险。机器人也可以在CNC机床中使用，以执行自动更换系统，零件检查和工件定位等任务。自动化技术，包括在线检查系统和非破坏性测试（NDT）方法，可以集成到CNC加工细胞中，以提高准确性并减少加工操作中的废料和返工。这些系统收集有关过程参数和机床性能的实时数据，以预测维护，优化加工参数并提高整体效率。在当前的研究中，审查和讨论了机器人技术和自动化在CNC机床修改中的应用。在CNC机床中的机器人技术和自动化的不同应用，例如自动化材料处理，更换自动工具，机器人工作单元，自适应加工，机器倾斜，质量检查，数据监控和分析以及生产线集成。因此，通过分析发表论文的最新成就，提出了未来研究工作的新思想和概念。结果，可以通过在CNC加工操作中应用机器人技术和自动化来增强零件生产过程中的准确性和生产率。
（t，s） - 爆炸错误均非最佳代码
摘要 - 非常纠正一系列错误的代码引起了显着关注。最重要的原因之一是，在某些新兴技术（例如DNA存储）中发生了误差爆发。在本文中，我们研究了一种称为A（t，s）爆炸的错误，该错误删除了连续的符号并在同一坐标处插入s任意符号。请注意，A（t，s）爆炸误差可以看作是插入爆发（t = 0），删除爆发（s = 0）和替换（t = s）的概括。我们的主要贡献是给出Q -ary（t，s）的显式构造 - 启动校正log n + o（1）冗余位的校正代码，对于任何给定的恒定非负整数t，s和q≥2。这些代码具有最佳的冗余，直到添加剂常数。此外，我们应用我们的（t，s） - 启动校正代码来对抗其他各种类型的错误并改善相应的结果。特别是，我们的副产品之一是一个置换代码，能够纠正具有log n + o（1）冗余位的t稳定删除的爆发，这是最佳的添加剂常数。
用LY3009120-Sapanisertib和ruxolitinib-ulixertinib组合靶向AML抗性
。cc-by-nc-nd 4.0国际许可证（未获得同行评审证书）获得的是作者/资助者，他已授予Biorxiv授予Biorxiv的许可，以永久显示预印本。这是该版本的版权所有，该版本发布于2025年1月9日。 https://doi.org/10.1101/2025.01.08.631915 doi：biorxiv Preprint
阴影半径和光子球的一般方法在渐近平坦的空间和质量依赖性变化的影响
最近对黑洞阴影的观察已彻底改变了我们在极端环境中探测重力的能力。此手稿提出了一种新颖的分析方法，可以用前阶术语计算光子球和阴影半径的关键参数。这种方法对传统方法繁琐的复杂指标具有优势。我们进一步探讨了黑洞质量对光子球半径的影响，从而提供了与周围环境相互作用的见解。我们的发现在极端条件下对黑洞的物理和重力显着贡献。通过利用未来的观察进步，例如下一代事件地平线望远镜（NGEHT），这项工作为在黑洞附近更精确的重力测试铺平了道路。
在益元合理条件下RNA和DNA-核苷的选择性磷酸化
使用活化磷酸盐的使用通常允许轻度反应条件以核苷对核糖磷酸化的磷酸化，通常在水分条件下进行反应。最常将反应作为糊反应进行，以最大程度地减少活化的磷酸盐的水解，同时有利于核苷和磷酸化剂的凝结反应。[15,17]尽管可以以这种方式增加产率，但通常不可能对单个羟基的选择性磷酸化。Krishnamurthy等。证明，使用DAP，可以直接合成2'3'核苷单磷酸盐（2'3'CNMP），仅产生痕量的5'-氨基磷酸盐，最终在水中培养基中最终凝结为5'核苷单磷酸盐（5'NMP）。[15] 2'3'CNMP不仅在人体中发挥作用[18]，而且还可能为在早期地球上形成RNA的途径提供了途径。[19,20]已经表明，发夹核酶或其变体能够催化在RNA链中添加2'3'CNMP，因此可能在RNA世界假设中起着基本作用。[19-23]
![b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'](/simg/b/b87790512905fd558b37731181c2b32866795b88.webp)
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
b'与 ED 一样，对于一般的混合态，EC 也很难计算，而且只在极少数特殊情况下才为人所知。但是，对于纯态，例如前面讨论过的 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 状态，EC = \xe2\x88\x92 Tr \xcf\x81 A log 2 ( \xcf\x81 A ) ，等于 ED 。实现纯态稀释过程的最佳方式是利用两种技术：（i）量子隐形传态，我们在一开始就介绍过，它简单地说是一个双方共享的贝尔态可以用来确定地转移一个未知的量子比特态，以及（ii）量子数据压缩[12]，它的基本意思是，一个由 n 个量子比特组成的大消息，每个量子比特平均由一个密度矩阵 \xcf\x81 A 描述，可以压缩成可能更少的 k = nS ( \xcf\x81 A ) \xe2\x89\xa4 n 个量子比特；而且只要 n 足够大，就可以忠实地恢复整个消息。我们稍后会讨论量子数据压缩。纯态在渐近极限下的可逆性。有了这两个工具，爱丽丝可以先准备 n 份 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 （总共 2 n 个量子比特）在本地压缩 n 个量子比特为 k 个量子比特，然后 \xe2\x80\x9csend\xe2\x80\x9d 发送给 Bob，并使用共享的 k 个贝尔态将压缩的 k 个量子比特传送给 Bob。然后 Bob 将 k 个量子比特解压缩回未压缩的 n 个量子比特，这些量子比特属于纠缠态 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 的 n 个副本中的一半。因此，Alice 和 Bob 建立了 n 对 | \xcf\x88 \xce\xb8 \xe2\x9f\xa9 。这描述了纯态稀释过程的最佳程序。蒸馏的纠缠和纠缠成本被渐近地定义，即两个过程都涉及无限数量的初始状态的副本。对于纯态，EC = ED [7]，这意味着这两个过程是渐近可逆的。但对于混合态，这两个量都很难计算。尽管如此，预计 EC ( \xcf\x81 ) \xe2\x89\xa5 ED ( \xcf\x81 )，即蒸馏出的纠缠不能比投入的多。形成的纠缠\xe2\x80\x94 是一个平均量 。然而，正如我们现在所解释的，有一个 EC 的修改，通过对纯态的 EC 取平均值获得，它被称为形成纠缠 EF [11, 13]。任何混合态 \xcf\x81 都可以分解为纯态混合 { pi , | \xcf\x88 i \xe2\x9f\xa9\xe2\x9f\xa8 \xcf\x88 i |} ，尽管分解远非唯一。以这种方式通过混合纯态构建混合态平均需要花费 P'
带边界的渐近双曲riemannian歧管的阳性质量定理
接下来，通过与（2）相似的计算来检查平均曲率，相对于正常指向附近的共包构边界，通过与（2）的计算进行检查，将证明简化为与球形拓扑处的单个共形边界的情况。We can therefore cut away an asymptotic end of M by introducing a new boundary component { Ω= ϵ } , with ϵ sufficient small so that this new boundary component satisfies, say, H > 0 with respect to the outward normal (thus H < 0 < n − 1 with respect to the inward normal).此边界组件将成为新的，截断，多种多样的边界的一部分，但仍以m表示。
渐近无野心的通用人工智能
许多人认为，通用智能（即解决任意可解问题的能力）是人工可构建的。狭义智能（即解决特定特别困难问题的能力）最近取得了令人瞩目的发展。值得注意的例子包括自动驾驶汽车、围棋引擎、图像分类器和翻译器。通用人工智能 (AGI) 具有狭义智能所不具备的危险：如果在各个领域都比我们聪明的东西对我们的担忧无动于衷，那么它将对人类构成生存威胁，就像我们虽然没有恶意，却威胁着许多物种一样。甚至连如何保持 AGI 的目标与我们自己的目标一致的理论也被证明是难以捉摸的。我们提出了我们所知的第一个渐近无野心的 AGI 算法，其中“无野心”包括不寻求任意权力。因此，我们发现了工具收敛论题的一个例外，大致就是默认情况下，AGI 会寻求权力，包括对我们拥有权力。
两种渐近最优的策略证明机制...
我们考虑在度量空间中定位设施以服务于一组自私代理的问题。代理的成本是她自己的位置与最近设施之间的距离。社会成本是代理的总成本。我们感兴趣的是设计无需支付的策略验证机制，该机制的社会成本近似率较小。机制是一种（可能是随机的）算法，它将代理报告的位置映射到设施的位置。如果在任何配置下没有代理可以从错误报告其位置中获益，则机制是策略验证的。这种设置最早由 Procaccia 和 Tennenholtz [21] 研究。他们专注于代理和设施位于实线上的设施博弈。Alon 等人研究了一般度量空间中设施博弈的机制 [1]。然而，他们专注于只有一个设施的游戏。在本文中，我们研究了一般度量空间中的双设施博弈，这扩展了之前的两个模型。我们首先证明确定性策略证明机制的社会成本近似比的 Ω(n) 下界。我们的下界甚至对线度量空间也成立。这显著改善了之前的常数下界 [21, 17]。请注意，线度量空间中有一个匹配的线性上限 [21]。接下来，我们提供了第一个常数近似比为 4 的随机化策略证明机制。我们的机制适用于一般度量空间。对于随机化策略证明机制，之前的最佳上限为 O(n)，仅适用于线度量空间。
b'（渐近稳定性）状态x如果稳定且在最后一个de \ x80 \ x80 \ xa6nition中的常数可以选择，则可以选择k x s x k <;然后k x t x k！ 0作为t！ 1：'
b'（渐近稳定性）状态x如果稳定且在最后一个de \ x80 \ x80 \ xa6nition中的常数可以选择，则可以选择k x s x k <;然后k x t x k！0作为T！1：'